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Wie können heterogene Prozessdaten automatisch in einem Energiemanagementsystem zusammengeführt werden?
No full textMit der Anwendung der Norm ISO 50001 und der einhergehenden Einführung eines Energiemanagementsystems (kurz EnMS) kann eine sukzessive Erhöhung der Energieeffizienz erreicht werden. Zur Umsetzung von Energie-Monitoring- oder Standby-Management-Funktionalitäten müssen Energiedaten in der Feldebene bereitgestellt werden und auf Edge-Devices oder SPSen mittels eines Energiemanagement-Programms ggf. im Datenformat angepasst, skaliert und auf eine etablierte Kommunikationsschnittstelle (z.B. basierend auf OPC UA- oder MQTT) abgebildet werden. Die Erstellung dieser Energiemanagement-Programme geht mit einem hohen Engineering-Aufwand einher, denn die Feldgeräte aus der heterogenen Feldebene stellen die Energiedaten nicht in einer standardisierten Semantik bereit. Um diesem Engineering-Aufwand entgegenzuwirken, wird ein Konzept für ein universelles Energiedateninformationsmodell (kurz UEDIM) vorgestellt. Dieses Konzept sieht die Bereitstellung der Energiedaten an das EnMS in einer semantisch standardisierten Form vor. Zur weiteren Entwicklung des UEDIM wird im Beitrag näher untersucht, in welcher Form Energiedaten in der Feldebene bereitgestellt werden können und welche Anforderungen für das UEDIM aufzustellen sind
Die Positionierung von Büchern als Geschenk: die Erarbeitung einer marktwirksamen Positionierung als Geschenk für Bücher von Publikumsverlagen
No full textBücher zählen zu den liebsten Geschenken von Deutschen. Dennoch wurde die gezielte Positionierung von solchen als ein geschenkfähiges Produkt bisher nicht wissenschaftlich untersucht. Diese Masterarbeit widmet sich demnach der Frage, wie Publikumsverlage ihre Titel marktwirksam als Geschenk positionieren können. Das Ziel ist, Handlungsempfehlungen für eine marktwirksame Geschenkpositionierung für Belletristik- und Sachbuchtitel abzuleiten.
Nach der Betrachtung der betreffenden Buchteilmärkte und der Analyse des Themas Schenken aus soziologischer und psychologischer Sicht konnten sieben Hypothesen abgeleitet werden. Um die Hypothesen zu überprüfen und damit die Forschungsfrage zu beantworten, wurden Case Studies, Experteninterviews und eine Online-Umfrage mit Käufern durchgeführt. Diese dienten zur Entwicklung von Handlungsempfehlungen zu Produkt-, Preis-, Kommunikations- und Distributionspolitik. Die Empfehlungen wurden ebenfalls in die Customer Journey eines Buchschenkers eingeordnet.
Zu den wichtigsten Ergebnissen zählt, dass sich der Titel dem potenziellen Geschenkempfänger möglichst gut zuordnen lassen sollte. Inhaltliche Aspekte stehen im Vordergrund, während bspw. die Relevanz der Ausstattungshöhe hinter diesen zurücktritt. Die Ergebnisse liefern Hinweise darauf, dass die Preiselastizität der Nachfrage sinkt, wenn die Zuordnung des Titels zum Empfänger gelingt. In der Kundenansprache kann mit der Ausweisung der Geschenkfähigkeit für bestimmte Geschenkempfänger über relevante Kanäle gearbeitet werden. Der wichtigste Distributionsweg ist der stationäre Buchhandel und die gemeinsame Präsentation mit Non-Books ist förderlich für die Wahrnehmung als Geschenk. Erscheinen sollte ein als Geschenk positionierter Titel unter bestimmten Bedingungen im Herbstprogramm vor Weihnachten.:1. Einleitung
2. Forschungsstand
3. Positionierung
4. Die Buchteilmärkte Belletristik und Sachbuch
4.1 Definitionen der Begriffe Belletristik, Sachbuch, Ratgeber und Kochbuch
4.2 Trends in den Buchteilmärkten
4.2.1 Marktentwicklung und Trend zur Marktsättigung
4.2.2 Wettbewerber und Trend zu intramediärer Konkurrenz
4.2.3 Zielgruppe und Trend zu verändertem Mediennutzungsverhalten
4.2.4 Substitute und Trend zu intermediärer Konkurrenz
4.3 Fazit: Die Trends und Herausforderungen der Buchteilmärkte
5. Marktwirksamkeit: Ziele der Positionierung
6. Das Schenken
6.1 Herleitung der Definition des Begriffs „Schenken“
6.2 Die psychologischen und soziologischen Hintergründe des Schenkens
6.2.1 Schenken als Form der Kommunikation
6.2.2 Schenken als Förderung von sozialen Beziehungen
6.2.3 Schenken als Glücksgefühl
6.3 Die Zielgruppe der Geschenkgeber und -empfänger
6.3.1 Die Demografie der (Buch-)Geschenkkäufer
6.3.2 Das Vorgehen beim Geschenkkaufen
6.3.3 Die Verhaltensweisen und Einstellungen der Geber und Nehmer
6.4 Beliebte Geschenke und Bücher als „gutes“ Geschenk
6.5 Die Phasen des Schenkens
6.6 Fazit zum Schenken
6.6.1 Zusammenfassung des Kapitels zum Schenken
6.6.2 Abgeleitete Modelle zum Schenken
7. Fazit zur Theorie und Erkenntnisinteresse
8. Ableitung von Hypothesen
9. Case Studies
9.1 Untersuchungsdesign, Datenerhebung, -verwendung und -auswertung
9.2 Auswertung der Ergebnisse
10. Experteninterviews
10.1 Erhebungsmethode
10.1.1 Untersuchungsdesign
10.1.2 Datenerhebung und -verwendung
10.1.3 Datenauswertung
10.2 Auswertung der Ergebnisse
11. Online-Umfrage
11.1 Erhebungsmethode
11.1.1 Untersuchungsdesign
11.1.2 Datenerhebung, -verwendung und -auswertung
11.2 Auswertung der Ergebnisse
12. Zusammenfassung der Forschungsergebnisse
13. Handlungsempfehlungen
13.1 Einordnung der Empfehlungen in den Marketing-Mix
13.2 Einordnung der Empfehlungen in die Customer Journey
14. Diskussion der Ergebnisse und Grenzen der Arbeit
15. Schlussbetrachtun
Automated Machine Learning for Time Series Forecasting
No full textTime series forecasting has become a common problem in day-to-day applications and various machine learning algorithms have been developed to tackle this task. Finding the model that performs the best forecasting on a given dataset can be time consuming as multiple algorithms and hyperparameter configurations must be examined to find the best model. This problem can be solved using automated machine learning, an approach that automates all steps required for developing a machine learning algorithm including finding the best algorithm and hyperparameter configuration. This study develops and builds an automated machine learning pipeline focused on finding the best forecasting model for a given dataset. This includes choosing different forecasting algorithms to cover a wide range of tasks and identifying the best method to find the best model in these algorithms. Lastly, the final pipeline will then be tested on a variety of datasets to evaluate the performance on time series data with different characteristics.:Abstract
List of Figures
List of Tables
List of Abbreviations
List of Symbols
1. Introduction
2. Theoretical Background
2.1. Machine Learning
2.2. Automated Machine Learning
2.3. Hyperparameter Optimization
2.3.1. Model-Free Methods
2.3.2. Bayesian Optimization
3. Time Series Forecasting Algorithms
3.1. Time Series Data
3.2. Baselines
3.2.1. Naive Forecast
3.2.2. Moving Average
3.3. Linear Regression
3.4. Autoregression
3.5. SARIMAX
3.6. XGBoost
3.7. LSTM Neural Network
4. Automated Machine Learning Pipeline
4.1. Data Preparation
4.2. Model Selection
4.3. Hyperparameter Optimization Method
4.3.1. Sequential Model-Based Algorithm Configuration
4.3.2. Tree-structured Parzen Estimator
4.3.3. Comparison of Bayesian Optimization Hyperparameter Optimization Methods
4.4. Pipeline Structure
5. Testing on external Datasets
5.1. Beijing PM2.5 Pollution
5.2. Perrin Freres Monthly Champagne Sales
6. Testing on internal Datasets
6.1. Deutsche Telekom Call Count
6.1.1. Comparison of Bayesian Optimization and Random Search
6.2. Deutsche Telekom Call Setup Time
7. Conclusion
Bibliography
A. Details Search Space
B. Pipeline Results - Predictions
C. Pipeline Results - Configurations
D. Pipeline Results - Experiment Details
E. Deutsche Telekom Data Usage Permission
Industrie 5.0: von der Vision des menschzentrierten Ansatzes zu soziocyberphysischen Produktionssystemen für die Praxis
No full textIndustrie 4.0 Ansätze haben sich in der fertigenden Industrie vielerorts etabliert. Big Data, IIoT und
Künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen neue Geschäftsmodelle und wirken sich dadurch auch verändernd
auf Produktionssysteme aus. Mit dem Begriff der Industrie 5.0 formuliert sich ein menschzentrierter
Ansatz. Die Praxisrelevanz dieser und ähnlicher Innovationen hängt maßgeblich davon ab,
wie derartige Einsatzmöglichkeiten neuer, digitaler Technologien in die bestehenden Unternehmensstrukturen
Einzug halten. Hierbei kommt es also auf Transfer und Akzeptanz neuer Technologien an.
Digitalisierung gestaltet sich somit als sozio-technisches Problem. Dieser Beitrag gibt Einblick in aktuell
verfolgte Transferansätze für Digitalisierung im Mittelstand und leistet einen Teil zu Theoriebildung,
als dass er auch einen Ausblick auf weitere Aktivitäten in dem Umfeld liefert
Untersuchungen zur echtzeitfähigen Bilderkennung mit neuronalen Netzen auf konventionellen Industriesteuerungen
No full textFertigungssysteme für die individualisierte Produktion erfordern Arbeitsabläufe, die von einzelnen
Objekten abhängig sind. Maschinelles Lernen (ML) bietet die Möglichkeit, verschiedene Objekte mit
Hilfe eines neuronalen Netzes zu klassifizieren. Abhängig von den Klassifikationsergebnissen können
Entscheidungen für den nachfolgenden Produktionsschritt getroffen werden. Es wird untersucht, ob
es möglich ist, ein neuronales Netz zur Bilderkennung in Echtzeit und in Koordination mit den Maschinen-
und Bewegungssteuerungsaufgaben auszuführen. In dieser Arbeit wird die Umsetzung und
Messung mit Hilfe einer SPS-Laufzeitumgebung auf einem Standard-Industrie-PC durchgeführt. Die
Ausführungszeiten verschiedener Methoden zur Implementierung neuronaler Netze werden gemessen
und verglichen. Das schnellste neuronale Netz benötigt eine durchschnittliche Ausführungszeit
von nur 39 μs. Darüber hinaus werden die Eigenschaften der verschiedenen Methoden in Bezug auf
das Training und die Implementierung der neuronalen Netze innerhalb verschiedener industrieller
Steuerungen diskutiert
Stellung von Screencasts in verschiedenen Lernszenarien: organisatorische und technische Aspekte
No full textScreencast stellen eine immer wichtigere Möglichkeit zur Gestaltung der digitalen Bildung dar. Trotzdem finden viele Veranstaltungen der Hochschulbildung in Form von Präsenzveranstaltungen statt, oft begründet durch die Unsicherheit der Lehrenden mit der Übersetzung der
Lernveranstaltungen in einen neuen Kontext. Das Ziel dieser Arbeit ist die Definition, Analyse der Veranstaltungen Vorlesung und Seminar aus der Hochschuldidaktik und deren Übersetzung in einen Screencastkontext. Die übersetzten Lernszenarien werden auf ihre Probleme, die durch
den Screencastkontext entstehen, untersucht und die Probleme in allgemeiner Form und mittels Softwarevorschlägen gelöst. Dazu werden verschiedene Methoden und Aufgabentypen der beiden Lernszenarien gesammelt und auf ihre Umsetzbarkeit im Screencastkontext analysiert.
Im Fall von Umsetzungsproblemen werden Lösungen in allgemeiner und konkreter, das heißt Softwarevorschlags-, Form präsentiert. Dabei wurden je nach Art der Übersetzungen Methoden und Aufgabentypen gefunden, die nicht oder nur eingeschränkt nutzbar sind. Allerdings ist deren Nutzbarkeit nicht durch den Screencastkontext reduziert, sondern durch die Entscheidungen der Lehrenden bei der Gestaltung des Screencast.:1 Einleitung
2 Grundlagen
2.1 Lernszenariodefinition
2.1.1 Personen und ihre Rollen in Lernszenarien: Lehrende und Lernende
2.1.2 Bühnenbild – Situationsbetrachtung von Lernszenarien
2.1.3 Handlung – Ablaufsanalyse von Lernszenarien
2.2 Screencastdefinition und Übersetzungsprozess
2.2.1 Screencastdefinition
2.2.2 Übersetzungsdefinition
2.3 Screencastmethoden
3 Vorlesung
3.1 Definition
3.2 Übersetzung in den Screencastkontext
3.2.1 Voraufgezeichnete Vorlesung
3.2.2 Livevorlesung
3.3 Problemanalyse und –lösung
3.3.1 Rechteverteilung und Ordnung
3.3.1.1 Beispiel für Rechtesysteme – BigBlueButton
3.3.2 Kommunikation
3.3.2.1 Kommunikationsprobleme in der voraufgezeichneten Vorlesung
3.3.2.2 Kommunikationsprobleme in der Livevorlesung
4 Seminar
4.1 Definition
4.2 Übersetzung in den Screencastkontext
4.2.1 Voraufgezeichnetes Seminar
4.2.2 Liveseminar
4.3 Problemanalyse und –lösung
4.3.1 Realisierung von Gruppenarbeiten
4.3.2 Herstellung von Blickkontakt, Mimik und Gestik
4.3.3 Positionierung im Raum
4.3.4 Aufgabenstellung und -bearbeitung
4.3.5 Einsatz von Programmen innerhalb des Seminars
4.3.6 Veröffentlichung und Abgabe von Aufgaben
5 Ergebnisse
5.1 Ausblick
Literaturverzeichnis
A Anhan
Maultiere am sächsischen Hof: eine Untersuchung der Geschirre und Zeuge in der Rüstkammer Dresden
No full textMaultiere und deren Nutzung stellen einen heute wenig beachteten Teil der Geschichte dar. In der historischen Sammlung der Rüstkammer Dresden sind nur noch wenige Objekte erhalten, die zur Ausstattung von Maultiere dienten. Wie weitläufig dieser Bestand ursprünglich war, wie die einzelnen Stücke in die Sammlung gelangten und was damit geschah, sollte geklärt werden. Grundlage der Untersuchungen bildeten die historischen Inventare der Rüstkammer, aus welchen Einträge mit Erwähnungen von Maultieren herausgefiltert wurden. Die so nachgewiesenen ehemaligen Bestände erwiesen sich als weitaus umfangreicher, als es die wenigen erhaltenen Stücke vermuten ließen. Die Geschirre und Zeuge gelangten als Geschenke oder durch Ankäufe in die Sammlung, aus der sie zur Nutzung auch ausgegeben wurden. Vieles ist ab dem ausgehenden 18. Jahrhundert verkauft worden. Verglichen damit sind die Verluste nach dem zweiten Weltkrieg eher gering gewesen. Es ließ sich feststellen, dass Maultiere fester Bestandteil am Dresdener Hof des Kurfürstentums Sachsen waren und dementsprechend ausgestattet wurden.:1. Einleitung
2. Zucht und Nutzung von Maultieren
2.1. Geschirre und Zeuge
2.2. Maultiere im Kurfürstentum Sachsen
3. Sammlungsgeschichte der Rüstkammer
4. Die erhaltenen Geschirre und Zeuge
4.1. Inventarnummer L 0176 bis L 0179
4.2. Inventarnummer L 0245 und L 0246
4.3. Inventarnummer L 0184 und L 0185
4.4. Inventarnummer L 0519 und L 0180
4.5. Inventarnummer X 0471
5. Die Geschirre und Zeuge in den Inventaren
5.1. Über die Inventare
5.2. Vorgehen bei der Auswertung
5.3. Eingänge in die Sammlung
5.4. Die historische Nutzung
5.5. Verkäufe und Verluste
6. Resümee
Quellenverzeichnis
Archivquellen
Internetquellen
Literaturverzeichnis
Anhang
Abbildungen
Abbildungsnachweise
Geordnete Liste der relevanten Inventareinträge
Transkript der relevanten Inventareinträg
Webbasiertes Framework zur Gleichungsmanipulation mittels Gestensteuerung
No full textDiese Arbeit gliedert sich in das Gebiet der manipulativen Modelle im Kontext der Mathematik ein. Derartige Modelle schaffen Lernvorteile durch die Vergegenständlichung abstrakter Sachverhalte und beinhalten mitunter zusätzliche Prozesse zur Unterstützung der Lösung mathematischer Problemstellungen. Aufbauend auf den bisher existierenden Modellen, wurde ein neues manipulatives Modell zur Manipulation und Lösung mathematischer Gleichungen entwickelt und evaluiert. Ein Forschungsziel bestand darin, dass das Modell durch eine höhere Modellmächtigkeit als seine Vorgängermodelle und eine intuitive Gestensteuerung den analogen Gleichungslösungsprozess weitestgehend nachbilden kann. Des Weiteren sollte das Modell in beliebige Webumgebungen integrierbar sein und umfangreiche
Konfigurationsmöglichkeiten bieten. Zudem wurde angestrebt, dass Probleminstanzen innerhalb des Modells schneller und mit einer geringeren Fehleranfälligkeit als beim analogen Vorgehen gelöst werden können. Die Forschungsziele konnten durch die Entwicklung des Modells als JavaScript-Framework in Verbindung mit dem Einsatz praktikabler Programmbibliotheken und der Implementierung prozessunterstützender Algorithmen erreicht werden. Weiterentwicklungen des Modells, beispielsweise Vorteile für wenig erfahrene und fortgeschrittene Lernende betreffend, sind denkbar. Darüber hinaus
sollten sich zukünftige Forschungen auf die kontinuierliche Verbesserung der Modellmächtigkeit und Gestensteuerung derartiger Modelle konzentrieren, um die Vorzüge der Digitalisierung des Gleichungslösungsprozesses nutzen zu können.:1 Einleitung
1.1 Motivation und Problemstellung
1.2 Methodik und Zielstellung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Grundbegriffe
2.1 Manipulatoren und manipulative Modelle
2.2 Gamification
2.3 Framework
3 Manipulative Modelle in der Mathematik
3.1 Hintergrund
3.2 Prinzipien und Vorgehensweisen zur Modellerstellung
3.3 Existierende Modelle
3.3.1 Bewertungsmatrix
3.3.2 Algebra-Kachel-Modell
3.3.3 EquationGuide
3.3.4 Maphi
3.4 Auswertung
4 Entwicklung und Evaluierung eines manipulativen Modells zur Gleichungsmanipulation
4.1 Zieldefinition
4.2 Anforderungsanalyse
4.2.1 Webbasiertes Framework
4.2.2 Gleichungsmanipulation und -lösung mittels Gestensteuerung
4.2.3 Generierung von Umformungsschritten
4.2.4 Lernstufen durch Modi
4.2.5 Modellmächtigkeit
4.2.6 Preview
4.2.7 Gleichungsvalidierung
4.2.8 Lösungsindikation
4.2.9 Protokollierung
4.3 Entwurf
4.3.1 Entwicklersicht
4.3.2 Benutzersicht
4.4 Implementierung
4.4.1 Webbasiertes Framework
4.4.2 Gleichungsmanipulation und -lösung mittels Gestensteuerung
4.4.3 Tokenisierung mathematischer Ausdrücke
4.4.4 Generierung von Umformungsschritten
4.4.5 Unterstützender und freier Modus
4.4.6 Simplifizierung
4.4.7 Darstellung von Brüchen
4.4.8 Preview
4.4.9 Gleichungsvalidierung
4.4.10 Lösungsindikation
4.4.11 Protokollierung
4.5 Evaluierung
4.5.1 Integration in eine Webapplikation
4.5.2 Integration in ein Jupyter Notebook
4.5.3 Einordnung
5 Fazit und Ausblic
Remote-Engineering und bildgestützte Inbetriebnahme mit einer Web-SPS
No full textSchwer zugängliche Anlagen müssen per Fernwartung projektiert und in Betrieb genommen werden.
Während der Corona-Krise rückten die hierfür zugrundeliegenden Technologien auch in den Blickpunkt
der Lehre, um Studierenden, die keinen Zugang zu den Versuchsaufbauten an der Hochschule
hatten, die Interaktion mit realen Anlagen zu ermöglichen.
Deshalb wurde an der Hochschule Mannheim ein System entwickelt, das Kommunikationskonzepte
der Industrie 4.0 zur Vernetzung von Steuerungen im Internet, das cloudbasierte Engineering sowie
die bildgestützte Inbetriebnahme an einer realen Experimentieranlage veranschaulicht.
Eine automatische Bildauswertung soll die Anlage überwachen, um Störfälle, die etwa durch Programmierfehler
eintreten könnten, zu vermeiden. Aber auch schlecht eingestellte Regler oder unzureichend
kalibrierte Sensorik, was z.B. durch Alterung verursacht sein kann, soll durch die Bildverarbeitung
automatisch erkannt werden. Die Bildverarbeitung dient somit zur automatisierten
Erfolgskontrolle der entwickelten Software und der in Betrieb genommen Anlage
Fehleranalyse in Microservices mithilfe von verteiltem Tracing
No full textMit dem Architekturkonzept von Microservices und der steigenden Anzahl an heterogenen Services, ergeben sich neue Herausforderungen hinsichtlich des Debuggings, Monitorings und Testens solcher Anwendungen. Verteiltes Tracing bietet einen Ansatz zur Lösung dieser Herausforderungen. Das Ziel in der vorliegenden Arbeit ist es zu untersuchen, wie verteiltes Tracing für eine automatisierte Fehleranalyse von Microservices genutzt werden kann. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Wie können Traces ausgewertet werden, um die Fehlerursachen beim Testen von Microservices zu identifizieren? Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde ein Datenformat zur automatisierten Auswertung von Tracing-Daten definiert. Zur Auswertung wurden Algorithmen konzipiert, welche die Fehlerpropagierung zwischen Services anhand kausaler Beziehungen auflösen. Dieses Vorgehen wurde in Form einer prototypischen Implementierung in Python umgesetzt und dessen Funktionalität evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass in rund 77 % der durchgeführten Testszenarien, die Fehlerursache mithilfe des Prototyps korrekt aus den Tracing-Daten abgeleitet werden konnte. Ohne Einsatz des Prototyps und ohne weiteres Debugging konnte lediglich in circa 5 % der Testszenarien die Fehlerursache anhand der Fehlerausgabe der Anwendung selbst erkannt werden. Damit bietet das Konzept sowie der Prototyp eine Erleichterung des Debuggings von Pythonbasierten Microservice-Anwendungen.:1. Einleitung
1.1. Motivation
1.2. Abgrenzung
1.3. Methodik
2. Grundlagen
2.1. Verwandte Arbeiten
2.1.1. Automatisierte Analyse von Tracing-Informationen
2.1.2. Automatisierte Fehlerursachenanalyse
2.1.3. Fehlerursachenanalyse in Microservices
2.1.4. Ursachenanalyse von Laufzeitfehlern in verteilten Systemen
2.1.5. Tracing-Tool zur Fehlererkennung
2.2. Theoretische Grundlagen
2.2.1. Microservices
2.2.2. Verteiltes Tracing
2.2.3. OpenTracing
2.2.4. Jaeger
2.2.5. Exemplarische Anwendung für Untersuchungen
2.2.6. Continuous Integration/ Continuous Delivery/ Continuous Deployment
3. Konzeption
3.1. Definition des Datenformats
3.1.1. Analyse des Datenformats der OpenTracing Spezifikation
3.1.2. Erweiterungen
3.1.3. Resultierendes Datenformat für eine automatisierte Auswertung
3.1.4. Zeitversatz verteilter Systeme
3.2. Algorithmen zur Fehlerursachenanalyse
3.2.1. Erstellung eines Abhängigkeitsgraphen
3.2.2. Pfad-basierte Untersuchung von Fehlerursachen
3.2.3. Auswertung nach zeitlicher Abfolge und kausaler Beziehung
3.2.4. Bewertung potenzieller Fehlerursachen
3.3. Konzeption des Prototyps
3.3.1. Integration in den Entwicklungszyklus
3.3.2. Funktionale Anforderungen
3.3.3. Architektur des Prototyps
4. Durchführung/ Implementation
4.1. Implementation des Prototyps zur Fehlerursachenanalyse
4.2. Einbindung des Prototyps in Testszenarien und Continuous Integration
4.3. Tests zur Evaluation des Prototyps
5. Ergebnisse 51
5.1. Evaluation des Konzepts/ Prototyps
5.2. Evaluation der Methoden zur Fehlerursachen-Bewertung
5.3. Wirtschaftliche Betrachtung
6. Fazit/ Ausblick
6.1. Fazit
6.2. Ausblick
Literatur
Selbstständigkeitserklärung
A. Abbildungen
A.1. Mockups der Auswertungsberichte des Prototyps
B. Tabellen
B.1. Felder der Tags nach OpenTracing
B.2. Felder der Logs nach OpenTracing
B.3. Auswertung der Testergebnisse
C. Listings
C.1. Datenformat zur automatisierten Auswertung
C.2. Definition von Regeln zur Auswertung
D. Anleitung für den Prototy